Azure-Updates
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RSS-FeedMärz 2024
Announcing Azure HPC Cache Retirement
Einstellung am: Oktober 01, 2025
Azure HPC Cache is retiring. End of support is 30 September 2025.
Februar 2023
Öffentliche Vorschau: Azure Managed Lustre
Beschleunigung von HPC- und KI-Workloads durch ein verwaltetes paralleles Dateisystem
Read-write premium caching now in public preview
Now you can do more with Azure HPC Cache at the same cost you’ve come to expect.
Dezember 2021
Azure HPC Cache jetzt in „Deutschland, Westen-Mitte“ und „USA, Westen 3“ allgemein verfügbar
Die regionale Verfügbarkeit von Azure HPC Cache wird erweitert, um den Zugang zu latenzarmer Rechenleistung auszubauen.
Juli 2021
General availability: HPC Cache for NVME-based Storage, Storage Target Management, and HIPAA Compliance
The latest release of HPC Cache adds support for high throughput VMs as well as enhancements to storage target operations.
HPC Cache on E-Series VMs Support of Blob NFS 3.0 now generally available
Add Azure HPC Cache to support new workloads in Blob NFS 3.0.
Oktober 2020
HPC Cache new namespace page and region expansion
New HPC Cache namespace lets clients see all storage as a single file system.
Februar 2020
HPC Cache erhält ISO-Zertifizierungen, fügt ein Feature zum Stoppen von Zwischenspeicherungen hinzu und ist in einer neuen Region verfügbar
Azure HPC Cache hat die neuen Zertifizierungen SO27001, 27018 und 27701 erhalten, fügt neue Features zum Verwalten des Zwischenspeicherns in leistungsorientierten Workloads hinzu und erweitert den Dienstzugriff auf „Südkorea, Mitte“.
November 2019
Jetzt verfügbar: Azure HPC Cache
Azure HPC Cache kann jetzt für Hochleistungsworkloads verwendet werden, die Dateizugriff erfordern, um die Wartezeit zu minimieren, die Verfügbarkeit zu erhöhen und den Durchsatz zu steigern.
September 2019
Azure HPC Cache als Vorschauversion verfügbar
Azure HPC Cache ist ein Hochleistungscache mit aggregiertem Namespace, der nun als Vorschauversion verfügbar ist. Er reduziert die Latenz zwischen Speicher- und Azure-Computeressourcen bei umfassenden Leseworkloads.
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